Quelle est la différence entre le GEO et le SEO ?
Qu’est-ce que le GEO ?
Depuis l’apparition de ChatGPT et des IA génératives, le trafic sur les sites web s’est généralement effondré sur la plupart des sites. La cause ? De plus en plus d’utilisateurs posent leurs questions de tous les jours à leur IA de choix, que ce soit Perplexity, Gemini, Grok, Copilot, ou, bien sûr, ChatGPT.
Plutôt que d’aller sur Google, écrire leur question et naviguer jusqu’à votre site web, les gens posent leur question directement à l’IA, obtiennent leur réponse, et cessent leur processus de recherche. Depuis 2025, les IA citent directement les sites web et génèrent des hyperliens. Les moteurs de recherche, notamment Google et DuckDuckGo intègrent un résumé IA en haut de la page pour répondre à certaines questions.
Une chose est sûre, les utilisateurs ne sont pas prêts à retourner à leurs habitudes d’antan.
En parallèle, les firmes marketing et les agences SEO ont commencé à étudier comment profiter de ces changements d’outils et de pratiques. On voit le terme GEO, raccourci de « Generative Engine Optimization », apparaître de plus en plus sur les sites d’agence marketing web et d’agence SEO. C’est aussi le cas pour notre propre site web !
Dans cet article, nous explorons le GEO afin de découvrir à quel point vous devriez l’inclure dans votre stratégie marketing.
Quelle est la différence entre le GEO et le SEO ?
Le GEO et le SEO sont, en pratique, très similaires. Une agence SEO comme la nôtre conceptualise un site web de façon à permettre aux « spiders » de Google de le naviguer et de le comprendre. Le référencement naturel inclut l’utilisation de métadonnées (pour indiquer à un ordinateur « ceci est un titre », par exemple), l’optimisation technique (vitesse de chargement, structure interne du site web), de l’intégration de mots-clés (les mots que les utilisateurs utilisent pour trouver votre produit) et de la création de contenu de qualité que les utilisateurs vont consulter et utiliser.
Le SEO est l’art et la science de s’assurer que, lorsqu’un client potentiel effectue une recherche, vous avez une page web pertinente à afficher parmi les premiers choix.
Le GEO est, fondamentalement, similaire. Un utilisateur pose une question à son IA de choix. L’IA traverse le net afin de générer une réponse appropriée. Si l’utilisateur cherche un salon de coiffure à proximité, l’IA utilise les données récoltées sur un navigateur de recherche (Gemini utilise, bien sûr, Google, et ChatGPT utilise Bing) et en génère un résumé, typiquement avec des hyperliens intégrés.
En référencement naturel « traditionnel », les utilisateurs ont appris à chercher directement des mots-clés et chaque page est optimisée pour un mot-clé principal. Un utilisateur sur Google.com va typiquement écrire « salon de coiffure proche » dans sa barre de recherche afin de trouver un salon de coiffure à proximité. Google utilise l’adresse IP et les témoins pour répondre efficacement aux utilisateurs.
Dans le cas d’une IA, l’utilisateur posera la question d’une façon beaucoup plus naturelle et dans un contexte conversationnel. « Salon de coiffure proche » deviendra « quel salon de coiffure est-ce que tu me recommanderais dans le quartier d’Ahuntsic ? » L’engin génératif va ensuite naviguer sur Internet afin d’obtenir une réponse adéquate.
Le « Query Fan Out »
Dans un article de blogue publié par Google avec le lancement de leur mode AI, Google a décrit la méthode de Google AI Mode et de Gemini pour répondre aux recherches web des utilisateurs. En fait, lorsqu’un utilisateur pose une question à un agent conversationnel comme Gemini, l’IA génère secrètement une poignée de questions de recherches similaires en lien avec la question de recherche originale.
L’IA va ensuite « crawler » les premiers résultats de Google ou Bing pour chacune de ces recherches. Les données récoltées durant ce processus sont utilisées pour générer une réponse à la question de l’utilisateur.
Contrairement à une recherche via mots-clés, il n’est pas uniquement question d’un seul « mot-clé principal ». C’est plutôt la consistance de la performance autour d’un même thème qui est récompensée. Les sites web et les pages web qui apparaissent le plus fréquemment sont ceux typiquement cités dans les réponses générées par l’IA.
Ceci explique pourquoi les résultats d’une recherche sur Google sont souvent différents des résultats d’une recherche via ChatGPT ou Gemini. Le moteur de recherche vous apporte les résultats des mots-clés précis que vous avez recherchés. Les IA génèrent leurs résultats basés sur une poignée de différentes recherches inspirées par votre question originale.
Ce procédé de synthèse se produit à tout coup, mais ne provoque pas toujours un query fan out. Dans Google AI Mode et Gemini, les questions comme « quel est le meilleur salon de coiffure dans mon quartier » mènent à un query fan out visible. Cependant, une requête simple comme « salon de coiffure Ahuntsic » dans Gemini ou ChatGPT ne provoque pas un query fan out complet. Les agents IA génèrent tout de même une réponse basée sur une dizaine de pages web, qui sont typiquement les mêmes que ceux qui apparaissent dans Google.
Est-ce que la recherche IA va remplacer la recherche via moteur de recherche ?
Non. Du moins, pas tout de suite.
Nous ne pouvons évidemment pas voir le futur, mais l’IA est une technologie qui est là pour rester. Cependant, elle ne remplacera pas complètement l’usage des moteurs de recherches, même avec l’arrivée d’Atlas, le fureteur d’OpenAI.
David Quaid, chercheur et consultant en matière de LLM et de SEO, l’explique très bien : « la force de l’IA est sa fluidité langagière, pas sa précision. » [notre traduction]. Les Large Language Models sont des algorithmes qui agencent des mots de la façon la plus cohérente possible. Ce processus ne considère pas si la source est de confiance ou si elle est obsolète ou si la phrase complétée est vraie.
L’IA est un outil de génération de contenu et de texte, alors que les moteurs de recherche sont des outils d’archivage. À cause de ces buts différents, les moteurs de recherche ne sont pas près de disparaître. Plusieurs usagers et secteurs industriels vont toujours préférer chercher des informations justes, plutôt que d’obtenir des recommandations. Cependant, l’IA se fait déjà une place dans les habitudes de plusieurs consommateurs.
Est-ce que la recherche IA génère de bons résultats ?
Un des changements les plus importants que Google a effectué dans les dernières années est la priorisation de l’E-E-A-T, Expertise, Experience, Authoritativeness, Trustworthiness. Pour résumer, Google ne lit pas uniquement le contenu du site web pour vous offrir des résultats, mais vérifie aussi sa popularité, son autorité et la confiance que les utilisateurs ont envers le contenu. Ceci est vérifié notamment via les liens entrants. Ceci permet de filtrer, du moins partiellement, les sites web dangereux, automatisés ou peu visités.
Les LLM, dans leur structure même, considèrent que tout contenu dans sa banque de données est une statistique tout autant valide. Ces modèles n’ont pas (encore ?) la capacité d’évaluer la vérité ou la pertinence du contenu qu’elle génère. ChatGPT, Gemini et Perplexity génèrent leurs réponses en utilisant les moteurs de recherche, ce qui signifie qu’ils génèrent du contenu basé sur des sites de confiance. Malgré cela, les IA peuvent halluciner ou fournir des recommandations impertinentes.
Jusqu’à ce que ces limitations des LLM soient corrigées, un gouffre existera entre les moteurs de recherche et les recherches via l’IA. Les LLM sont excellents pour synthétiser l’information, mais n’offrent pas la transparence, la fiabilité et la rapidité des moteurs de recherche. Pour plusieurs types de contenus et dans plusieurs domaines où la fiabilité et les faits avérés sont cruciaux, les recherches « traditionnelles » resteront essentielles. Certains utilisateurs vont continuer d’utiliser directement Google, DuckDuckGo ou Bing.
Cependant, l’IA se taille déjà une place dans le processus d’achat de plusieurs consommateurs. Certains utilisateurs préfèrent avoir une conversation avec « quelqu’un » avant de prendre une décision, par exemple. Les amateurs d’intelligence artificiel ont déjà appris à bien communiquer avec les agents conversationnels LLM afin de générer des résultats plus pertinents. Une portion significative du marché a déjà adopté l’IA, et il est devenu crucial de considérer cette pratique dans votre présence sur le web.
Les pratiques que nos spécialistes SEO ont adoptées pour le GEO en 2025
Chez WebCie, nous voyons le GEO comme une nouvelle facette cruciale de nos services d’agence SEO. Même si ChatGPT, Perplexity et Gemini ne remplaceront pas complètement les moteurs de recherche, ils représentent déjà une part importante du trafic web.
La différence repose majoritairement dans la manière dont votre contenu doit être optimisé. En SEO « traditionnel », chaque page web a typiquement un mot-clé principal. Avec le query fan out, chaque page web principale doit performer avec une variété de différentes reformulations du mot-clé principal.
Les « sous-pages » (souvent sous la forme d’articles de blogues) ont gagné en importance pour maximiser la performance du domaine, dans un monde où les mots-clés sont plus fréquemment reformulés.
Depuis quelque temps, nous intégrons aussi à notre audit de site web une série de tests via ChatGPT, Gemini et Perplexity, afin d’identifier comment les IA populaires divisent les mots-clés principaux de nos clients en sous-mots-clés. Ceci nous permet d’établir un plan SEO adapté au GEO.
Si vous avez des questions sur l’impact de la GEO sur votre performance web, contactez-nous dès maintenant.